Beschreibung
Für die Schweiz wurden landesweite Vegetationshöhenmodelle (VHM) auf der Grundlage von Copernicus Sentinel-2-Bildern und dem digitalen Geländemodell (DTM) swissALTI3D des Schweizer Bundesamtes für Landestopografie swisstopo erstellt. Ein Convolutional Neural Network (CNN)-Modell wurde trainiert, um die maximale Vegetationshöhe mit der räumlichen Auflösung des Sentinel-2-Pixels von 10 m zu schätzen. Als Referenzdaten für das CNN-Training wurden Vegetationshöhen aus dem räumlich höher aufgelösten VHM Lidar NFI verwendet. Im Rahmen der Schweizerischen Landesforstinventur (NFI) wurden die VHM jährlich auf der Grundlage der verfügbaren Sentinel-2-Bilder von Mai bis September des jeweiligen Jahres modelliert. Weitere Details zur Erstellung des VHM Sentinel NFI finden Sie in der Veröffentlichung von Jiang et al. (2023, https://doi.org/10.1016/j.srs.2023.100099). Enthält modifizierte Copernicus Sentinel-Daten.
Ressourcen
Showcases
Zusätzliche Informationen
- Identifier
- f7e82373-151d-41ef-90be-e6d9167a0930@bundesamt-fur-umwelt-bafu
- Publikationsdatum
- 31. Oktober 2016
- Änderungsdatum
- 5. März 2026
- Konform mit
- -
- Publisher
- Bundesamt für Umwelt / Abteilung Wald
- Kontaktstellen
- remotesensing@wsl.ch
- Sprachen
-
- Englisch
- Deutsch
- Französisch
- Italienisch
- Weitere Informationen
- Landing page
- https://www.envidat.ch/dataset/vegetation-height-model-nfi
- Dokumentation
- -
- Zeitliche Abdeckung
- -
- Räumliche Abdeckung
- Schweiz
- Aktualisierungsintervall
- Jährlich
- Metadatenzugriff
- API (JSON) XML herunterladen
